2025 yılında yapay zekâ arama motorlarının yaygınlaşmasıyla, web sitelerinin içerik sunum şekli değişiyor. Yapay zekâ modelleri, kullanıcıları memnun etmek için bazen hatalı bilgi üretebiliyor ve bu da içerik üreticilerini zor durumda bırakıyor. Klasik arama motorları yerine yapay zekâ tabanlı aramaların tercih edilmesi, sitelerin daha hızlı, sade ve güncel olmasını gerektiriyor. RSS (Really Simple Syndication) gibi yapılandırılmış veri formatları, yapay zekânın içeriği hızlı ve verimli şekilde öğrenmesine yardımcı olabilir. Ancak, RSS’in sınırlı içerik sunması ve medya desteğinin zayıf olması gibi dezavantajları da bulunuyor. Yine de, LLMs.txt gibi yeni teknikler ve RSS’in geliştirilmiş versiyonları, yapay zekâ ile uyumlu bir internet düzenine geçişi kolaylaştırabilir. Değişim kaçınılmaz görünüyor, ancak geleneksel web tasarımı ile yapay zekâ dostu yaklaşımlar arasında bir denge kurulması gerekiyor.
Her pazartesi: SEO ve yapay zekâ aramasında gerçekte ne değişiyor?
Mert Erkal her hafta tek bir büyük değişimi gerçek testler ve verilerle yorumluyor. 2.500'den fazla pazarlamacı okuyor.
Bültene abone ol2025 Yılındaki Gelişmelerle Yapay Zekâ Arama Motorları İçin Yönlendirme ve İçerik Taratma: Tekrar hoş geldin RSS!
Şüphesiz bu yıl, ChatGPT’nin ortaya çıkıp dünyayı etkileyici bir şekilde değiştirmeye başladığı günden bu yana yaşanan en büyük gelişmelere tanık oluyoruz. Arka arkaya çıkan farklı yapay zekâ modellerinin oluşturduğu rekabet, etik kuralların tartışılması, dil modellerinin daha da geliştirilmesi, sansürlerin belirli oranlarda kaldırılması ve bütün gelişmelere rağmen LLM motorlarının hâlâ bulamadıkları yanıtlar için kullanıcıyı memnun etme amacıyla bilgi uydurması, içerik üreticilerini zor durumda bırakıyor.
Yapay zekânın, kullanıcıları memnun etmek için bilgileri harmanlaması veya bilgi uydurması hakkında eski fakat çok tartışılan bir habere buradan ulaşabiliriz:
Google yapay zekâsından pizza tarifi: “Şimdi hamura biraz da tutkal katın”
Yapay Zekâ arama modelleri bilgin mi?
Haber bir yıllık olsa da kullanıcı memnuniyetini her şeyden üstün tutan yapay zekâ modellerinin bilgi uydurması tehlikesi devam ediyor. Bir yapay zekâ modelinin kolay kolay “bilmiyorum” dediğini göremiyoruz.
Bilginin yapay zekâya ulaştırılması konusunda ortaya çıkan zorluğu en temel şekilde şöyle tanımlayabiliriz: Doğru bilgiyi yapay zekâ modellerine nasıl ulaştırırım?
Klasik arama sonuçları – bilgiyi “kazımak”
Giderek artan oranlarda kullanıcıların Google gibi klasik arama motorları yerine yapay zekâ modellerine başvurduğunu görüyoruz. Klasik arama motorları, kullanıcının verdiği anahtar kelimeleri kullanarak bir liste oluşturuyor ve kullanıcı yine bu listeden ihtiyaç duyduğu sonucu yine kendisi arayıp çıkarmak zorunda kalıyor. Yapay zekâ modellerinin arama motoru şeklinde devreye girmesiyle klasik arama sonuçlarını “kazımak” şeklinde bir deyim de türedi.
Modern arama sonuçları – özetleme ve yönlendirme
Yapay zekânın sunduğu gelişmiş arama sonuçları ise, kullanıcının ihtiyaç duyduğu sonuçları özetler ve zaman zaman kullanıcıyı daha iyi sonuç alması için yönlendirir nitelikte. Bu durum da bildiğimiz anlamdaki interneti yeniden şekillendiriyor.
Bu konuda bazı yazılar şöyle:
Will AI change websites forever?
The End of Static Content: How AI Will Reshape the Internet, Media, and Human Experience
It’s the End of the Web as We Know It
ChatGPT Çağı: SEO ve Dijital Pazarlamanın Kurallarını Baştan Yazıyor!
Büyük Dil Modelleri Çağında Marka Stratejileri: SEO ve Ötesi
Altın Örümcek Ödüllerine Elveda mı?
Bütün bu yazıların özeti olarak artık web sitelerinin eski anlayıştan sıyrılıp yeni bir yapılanmaya girmek zorunda oldukları ortaya çıkıyor:
- Site ne kadar hızlı olursa, yapay zekâ modelleri içeriği o kadar hızlı öğreniyor
- Site ne kadar güncel olursa, yapay zekâ modelleri içeriği sunarken siteye o kadar öncelik veriyor.
- Yapay zekâ modelleri sitenin ne kadar güzel göründüğüne kullanıcı gözüyle bakamıyor; sitelerin güzel görünümü önemini kaybetmeye başlar mı?
- Yapay zekâ modelleri siteyi tarayıp içeriği öğrenirken kullanıcı kolaylığına dikkat ediyor mu?
- Artık önemli olan yalnızca içerik mi?
Bu durumda web sitelerinin tıpkı 90’lı yıllardaki dörünümleri gibi dümdüz yazı ve bir kaç destekleyici görselden oluşan sitelere doğru bir geri-dönüşüm ile karşı karşıya kalır mıyız?
Yapay zekâları içeriğe yönlendirirken şu an sahip olduğumuz bazı alışkanlıklardan vaz geçmek istemeyeceğimiz çok açık. Bu durumda yapay zekâ modellerini içeriğe doğru şekilde yönlendirmek için son zamanlarda ortaya çıka yeni ve henüz kuralları yazılmamış fakat üzerinde uzlaşma sağlanmış olan yeni bir teknik var: LLMs.txt
Gelişen yeni ihtiyaç: LLMs.txt
Bu konuda da kaynak olarak bu faydalı yazıyı gözden geçirebiliriz:
LLMs.txt Nedir ve Neden Önemlidir?- Dijital Pazarlama Notları
Yapay zekâ modellerine içerik öğretmek için:
- Hızlı, sade ve güncel siteler
- Yönlendirmesi iyi planlanmış siteler
- JavaScript gibi kullanıcı tarafında içerik üretmekten uzaklaşan siteler en iyi sonucu verecek olan siteler olacaklar.
Eski dostumuz RSS
Bunu bir adım daha öteye taşımanın yolu var mı?
2000’li yılların başlarında, internette gezmenin hâlâ hız sıkıntısı yaşattığı dönemlerde güncel içeriklere ulaşmak için bir sistem geliştirilmişti ve azalan oranlarda da olsa kullanımı devam ediyor: Eski dostumuz RSS
RSS (Rich Site Summary ya da Really Simple Syndication) sayfası, bir web sitesinin içeriğini düzenli olarak güncelleyen ve bu güncellemeleri kullanıcılara kolayca ulaştıran bir teknolojidir. Bir web sitesinde son yayınlanan güncellemeleri XML formatında sunan özel bir sayfa biçimidir. Bu yapı genel olarak bloglar, forumlar ve haber siteleri tarafından tercih edilir ve özel araçlarla okunabilir duruma gelmektedir.
XML formatında verilmiş olan bilgiler, bir yapay zekâ modeli için okuması, kategorilendirmesi ve öğrenmesi en kolay bilgiler olacaktır. Yazılım tarafında önceden biraz zahmet çekip yapay zekâ modelleri tarafından kolayca işlenebilecek duruma getirilen RSS sayfasının taranması, bütün sitenin gezilip taranmasından daha kolay ve hızlı olur çünkü hiç bir bot, linkleri tek tek takip edip içeriği kazımak zorunda kalmaz; bütün içeriğe tek noktadan ulaşabilir. Bütün siteyi kazırken kaynakları aşırı şekilde kulanmak yerine, iyi yapılandırılmış bir bilgi formatını tek seferde okuyabilir.
Konu RSS olunca, yapay zekâ modelleri için içeriği biraz farklı düzenlemek gerekebilir. Çünkü RSS sayfasında genel olarak başlıklar ve özet içerikler tercih edilmektedir ve son 10-20 güncelleme eklenmektedir. Bu kadar içerik, yapay zekâ modelleri için yeterli olacak mı?
Cons & Pros
Bu sorunun yanıtı olarak aklımızıa hemen RSS sayfasında özet içerik yerine tüm site içeriği barındırmak geliyor. O zaman olumlu – olumsuz yönler olarak bir liste oluşturalım.
Olumlu yönleri:
- Yapılandırılmış Veri: RSS içeriğini sunmak için kullanılan XML yapısı, bütün AI modelleri tarafından kolaylıkla işlenebiliyor. XML sayesinde AI modellerinin, site içeriği zaten makine tarafından okunabilir bir XML formatında sunulduğu için, içeriği ayrıştırması ve analiz etmesi kolaydır. Web siteleri, RSS’yi verilerini paylaşmak için kasıtlı olarak sunduğundan, robots.txt gibi kısıtlamalara takılma riski yoktur.
- Hız ve Verimlilik: Tüm siteyi taramak (scraping) yerine RSS, içeriğin tek noktada toplanmış bir versiyonunu sunar; bu, işlem süresini ve kaynak kullanımını azaltır.
- Gerçek Zamanlı Güncellemeler: RSS beslemeleri, web sitelerindeki yeni içerikleri otomatik olarak alır, yani yapay zekâ sürekli yeni içerik alabilir.
- İçerik Özetleme: AI modelleri RSS beslemesindeki başlık ve açıklamaları analiz ederek, içeriğin kısa özetlerini oluşturabilir.
- İçerik Filtreleme: AI modelleri belirli anahtar kelimelere veya konulara göre RSS beslemesindeki içerikleri filtreleyebilir, böylece sadece ilgili içeriklere odaklanabilir. Büyük bir web sitesindeki gereksiz bilgileri eleme açısından faydalıdır.
- SEO ve Kategorizasyon İçin Kullanılabilir: AI modelleri RSS içeriği analiz ederek bir sitenin hangi anahtar kelimeler üzerinde yoğunlaştığını öğrenebilir ve içerik türlerini ve eğilimleri belirleyebilir.
- Temiz veri: RSS genellikle reklamlar, kullanıcı yorumları ve diğer yan öğelerden arındırılmış temel içeriği sunar.
- Çeşitlilik: RSS, çeşitli içerik türlerinin (haber, blog yazısı, makale vb.) alınmasına olanak tanıyarak AI modelin farklı konularda bilgi edinmesine yardımcı olabilir.
Olumsuz yönleri:
- Tam İçeriğe Ulaşım Kısıtlı Olabilir: Mevcut anlayışla hazırlanmış olan RSS sayfaları genel olarak yalnızca özet içerik sunuyor ve genellikle içeriğin tamamı yerine en son yayınlanan 10-20 adete kadar içeriği sunuyor. Bu yüzden eski ama hâlâ yararlı olan içeriklere ulaşmak mümkün olmayabilir.
- Medya İçeriği İçin Sınırlıdır: RSS genellikle metin odaklıdır, görseller, tablolar veya interaktif içerikler doğrudan beslemeye dahil edilmez. Video veya zengin medya içeren siteler için ek işlem gerekebilir. Medya linkleri RSS’de link olarak bulundurulmalıdır.
- Kullanıcı İzinleri ve Telif Hakkı: RSS üzerinden elde edilen içeriklerin nasıl kullanılacağını belirlerken yasal çerçeveleri dikkate almak önemlidir.
- Dosya ve içerik boyutu: Büyük, karmaşık veya zengin içerikli sitelerde, performans, bağlam ve tamlık açısından sorunlar yaşanabilir. Bu durumda, RSS’yi tam kapsamlı hale getirmek yerine bir site haritası ile URL’leri listeleyip, AI modelin tam içeriği çekmesini sağlamak, veya doğrudan scraping ile tüm veriyi toplamak daha etkili olabilir.
Sonuç:
RSS verisini barındıran XML dosyasını dinamik oluşturmak kaçınılmaz olarak gerekli ve harika bir yöntem olacaktır. Olumsuzlar listesinde gördüğümüz her madde de uygun mantıkla yazılmış programlama ile aşılabilir.
LLMs.txt dosyasının da düzgün şekilde hazırlanması ile yapay zekâ modellerinin site içindeki bilgileri hızlı şekilde öğrenip özetlemesi çok kolay olur.
İnsanlık tarihine genel bir bakış attığımızda büyük değişimleri destekleyip kullanan geniş topluluklarla birlikte değişime henüz hazır olmayan geniş topluluklar da görmekteyiz. Yani, web siteleri yapay zekâ modellerinin anlayabileceği şekilde evrimleşecek mi yoksa eski düzen devam edecek mi şeklinde bir çekişme yaşanabilir. Değişimin çoktan başladığı ve hatta evrimleştiği bu dönemde yapay zekâ modellerini doğru yönlendirerek, hem alışkın olduğumuz görsellikte ve kullanımda siteler devam edecek hem de yapay zekâ modelleri daha da zeki olana kadar doğru yönlendirme ile site içeriklerini kolayca öğrenebilecekler. Bunun için RSS sayfalarının veya en azından benzer bir tekniğin tekrar kullanılacağını düşünüyorum.
